[論文レビュー] Twelve Scientific Challenges for 6G: Rethinking the Foundations of Communications Theory

Marwa Chafii, Lina Bariah+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 5, 2022

Fractal and DNA sequence analysis被引用数 9

ひとこと要約

本論文は6G通信のための12の基盤的科学的課題を特定し、従来のブロック単位最適化からエンドツーエンドのシステム設計へのパラダイム転換を提唱する。非coherent信号伝送、テンソルベースの変調、意味的通信、およびセンシングと通信の統合を提案し、パイロットのオーバーヘッドが不要なTBMを用いた大規模アクセスにおける主な進展により、数百台のデバイスを同時に接続可能となる。

ABSTRACT

The research in the sixth generation of communication networks needs to tackle new challenges in order to meet the requirements of emerging applications in terms of high data rate, low latency, high reliability, and massive connectivity. To this end, the entire communication chain needs to be optimized, including the channel and the surrounding environment, as it is no longer sufficient to control the transmitter and/or the receiver only. Investigating large intelligent surfaces, ultra massive multiple-input multiple-output, and smart constructive environments will contribute to this direction. In addition, to allow the exchange of high dimensional sensing data between connected intelligent devices, semantic and goal oriented communications need to be considered for a more efficient and context-aware information encoding. In particular, for multi-agent systems, where agents are collaborating together to achieve a complex task, emergent communications, instead of hard coded communications, can be learned for more efficient task execution and communication resources use. Moreover, new physics phenomenon should be exploited such as the thermodynamics of communication as well as the the interaction between information theory and electromagnetism to better understand the physical limitations of different technologies, e.g, holographic communications. Another new communication paradigm is to consider the end-to-end approach instead of block-by-block optimization, which requires exploiting machine learning theory, non-linear signal processing theory, and non-coherent communications theory. Within this context, we identify twelve scientific challenges for rebuilding the theoretical foundations of communications, and we overview each of the challenges while providing research opportunities and open questions for the research community.

研究の動機と目的

• 超信頼性低遅延、大規模接続性、高データレートといった6Gの要件を満たすために、通信理論の理論的基盤を再定義すること。
• 高速移動や動的環境における従来のCSI依存型coherent通信の限界を克服し、非coherentおよびブレイン信号伝送技術を推進すること。
• パイロットベースのランダムアクセスに代わって非coherentテンソルベースの変調（TBM）を用いることで、大規模IoTにおけるスケーラブルでゲートフリーのアクセスを実現すること。
• センシングと通信の統合（ISAC）を実現し、電磁波情報理論および熱力学の物理的限界を通信システムにおいて解明すること。
• 機械学習、非線形信号処理、非coherent通信理論を用いたエンドツーエンド最適化システムの開発により、性能とエネルギー効率を向上させること。

提案手法

• 従来のブロック単位設計を越えて、機械学習および非線形信号処理を用いたエンドツーエンド最適化による通信システムの設計を提唱する。
• ユーザーがランク1のテンソルを送信する非coherentテンソルベースの変調（TBM）を導入し、事前のチャネル状態情報がなくても、大規模かつ非協調的なアクセスを可能にする。
• 受信機でCanonical Polyadic（CP）分解と逐次干渉キャンセレーションを用いて、複数のテンソル信号を検出および分離する。
• スペクトル効率と非coherentシステムにおける耐障害性を向上させるために、Grassmannian信号伝送およびスパース Walsh-Hadamard 変換を適用する。
• 冗長なデータ送信を削減し、体験指向の応用におけるQoEを向上させるために、意味的および目的指向の通信を統合する。
• キューイング理論と情報理論の相互作用を検討し、レイヤー間最適化によって超信頼性低遅延通信（URLLC）を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 パイロットベースのチャネル状態情報取得に依存せずに、6Gネットワークにおける信頼性の高い大規模アクセスを達成する方法は何か？
• RQ2 時間変動的で二重選択的フェージングが生じるチャネルにおける非coherent通信の根本的限界は何か？
• RQ3 テンソルベースの変調は、最小限の調整で大規模IoTにおけるスケーラブルでゲートフリーのアップリンクアクセスをどのように可能にするか？
• RQ4 意味的通信は6G応用における情報の冗長性を低減し、QoEを向上させるために果たす役割は何か？
• RQ5 電磁波情報理論を用いて、センシングと通信の統合（ISAC）を理論的および物理的に裏付ける方法は何か？

主な発見

• TBMにより、アップリンクで数百台のIoTデバイスを同時に活性化でき、従来のTDMAベースのゲート付き方式が1タイムスロットあたり数台しかサポートしないのに対し、著しく優れた性能を発揮する。
• Grassmannianおよびテンソルベースの変調による非coherent信号伝送により、パイロットのオーバーヘッドとチャネル推定の必要性が低減され、高速移動や動的環境に適している。
• 深層学習と非線形信号処理を用いたエンドツーエンド最適化により、ハードウェアの制限やフィードバック制限といった実用的制約下でも、従来のcoherentシステムを上回る性能が達成可能である。
• 電磁波情報理論を用いた理論的裏付けにより、センシングと通信の統合（ISAC）は物理的に実現可能であり、通信とセンシングのための統合波形設計が可能となる。
• 非平衡情報理論と統合的ソースチャネル符号化は、短ブロック長のシナリオにおいて有望であり、URLLC応用における信頼性の向上に寄与する。
• スーパーレゾリューション理論は、粗いスケールの情報を解像する理論的基盤を提供し、6Gネットワークにおける高精度の局所化とセンシングを可能にする。